Tarea 3: Procesamiento de datos geoespaciales

Author

Manfred Salas y Julieta López

Introducción

En el siguiente documento se presenta un breve análisis de la distribución de las diferentes especies de felinos que se encuentran en Costa Rica, los datos utilizados para este trabajo pueden ser encontrados en:

Librerias a utilizar

Para este trabajo se utilizaron las librerías de tidyverse que incluye los paquetes de ggplot2 y reader y DTpara el manejo de datos y generación de gráficos y tablas, así como el paquete de plotly para la visualización de gráficos interactivos y scales y RColorBrewercomo ayuda para dar formato a los ejes de los gráficos de sin utilizar un tema en específico. Para la generación de mapas interactivos, se utilizaron las librerias de sf que permite el manejo de datos con geometrías de tipo vectorial y terra que también permite el manejo de datos ráster. También se utilizaron los paquetes de leaflet, leaflet.extras y leafem que generan mapas interactivos.

La instalación de los paquetes se realiza a través de la función install.packages().

# Instalación de tidyverse con todos sus paquetes
install.packages("tidyverse")

# Instalación de plotly
install.packages("plotly")

# Instalación de DT
install.packages("DT")

# Instalación de scales
install.packages("scales")

# Instalación de sf
install.packages("sf")

# Instalación de terra
install.packages("terra")

# Instalación de raster
install.packages("raster")

# Instalación de gdal
install.packages("rgdal")

# Instalación de leaflet
install.packages("leaflet")

# Instalación de leaflet.extras (funciones adicionales de leaflet)
install.packages("leaflet.extras")

# Instalación de leaflem (funciones adicionales de leaflet)
install.packages("leafem")

Después de la instalación, se cargan los paquetes con la función de library().

library(tidyverse) #Carga de tidyverse (incluye ggplot3 y readr)
library(plotly) # Carga de plotly
library(DT) # Carga de DT
library(dplyr) # Carga de dplyr
library(scales) # Carga de scales
library(sf) #Carga de sf
library(terra) #Carga de terra
library(raster) #Carga de raster
library(rgdal) #Carga de gdal
library(leaflet) #Carga de leaflet para mapas interactivos
library(leaflet.extras)
library(leafem)
library(data.table)

Datos

Ingreso de datos y selección de columnas

Se cargan en un dataframe de R con la función de read.delim() de la librería readr, el argumento de col_select permite seleccionar únicamente las columnas de interés en el análisis de datos.

Para cargar datos vectoriales se utiliza la función de st_read() del paquete sf y para los datos raster la de rast() de terra.

#Carga de datos puntuales de felinos como dataframe
felinos <-
  read_delim(
    file = "datos/felinos.csv",
    col_select = c( #Selección de columnas de interes
      "species",
      "stateProvince",
      "locality",
      "eventDate",
      "decimalLongitude",
      "decimalLatitude",
    ) 
  )
### de manera opcional se puede retirar los datos nulos  con la siguiente línea:"felinos <-drop_na(data = felinos).


#Carga datos vectoriales de Aréas Silvestres Protegidas
ASP <-
  st_read(
    "datos/ASP.shp",
    quiet = TRUE # para evitar el despliegue de mensajes
  )

#Carga de datos raster de altitud
altitud <- rast("datos/altitud.tif")

Cambio de nombre de columnas y tipo de datos

Para renombrar las columnas del dataframe y facilitar su manejo, se usa la función de rename() y para cambiar el tipo de datos se utiliza la función de mutate(), ambas del paquete dplyr. La función as.Date() pertenece al paquete base de R y convierte los datos a tipo date.

felinos <-
  felinos |>
  rename(
    especie = species,
    provincia = stateProvince,
    localidad = locality,
    fecha = eventDate,
    long= decimalLongitude,
    lat= decimalLatitude
  ) |>
  mutate(fecha = as.Date(fecha, format = "%d/%m/%Y"))

1. Registro de felinos en Costa Rica

Para la visualización de la tabla de datos se utiliza datatable() la función principal del paquete DT.

felinos |> 
  select(especie, provincia, localidad, fecha)|>
  datatable(options = list(
    pageLength = 5,
    language = list(url = '//cdn.datatables.net/plug-ins/1.10.11/i18n/Spanish.json')),
    colnames = c('ID',
                  'Especie',
                  'Provincia', 
                  'Localidad', 
                  'Fecha de registro'), # Cambia los nombres de las columnas únicamente para la visualización en la tabla y no en la base de datos original 
    caption = "Tabla 1. Registros de especies de felinos en Costa Rica") # Agrega subtítulo a la tabla

2. Especies de felinos registrads por mes

Generación de nuevas columnas para manejo de datos.

En orden de facilitar el manejo de datos, se utliza la función de mutate() para extraer los años, meses y días de las fechas de avistamiento y crear nuevas columnas.

felinos <-
  felinos |>
  mutate(year = as.numeric(format(fecha,'%Y'))) |>
  mutate(month = as.numeric(format(fecha,'%m'))) |> 
  arrange((month))|>
  mutate(day = as.numeric(format(fecha,'%d')))

Generación de nuevas columnas para manejo de datos.

La librería de ggplot2 permite la generación de una variedad de gráficos. Para este caso, se utiliza la función de geom_bar() de donde se obtiene un gráfico de barras que permite la visualización del numero de individuos por cada especie registrados por cada mes.Los gráficos de barras pueden generarse también con la función de geom_col().

Se utiliza la función de theme con sus diferentes argumentos para generar manualmente un estilo al gráfico y la librería de RColorBrewer que permite utilizar rampas de color.

library(RColorBrewer) #para dar formatos de color a la grafica

meses = c("1" = "Ene", "2" = "Feb", "3" = "Mar", "4" = "Abr", 
           "5" = "May", "6" = "Jun", "7" = "Jul", "8" = "Ago", 
           "9" =  "Sep", "10" =  "Oct", "11" =  "Nov", "12" =  "Dic")

especies_plot <-
felinos |>
  ggplot(aes(x = month, fill = especie)) +
  scale_x_continuous(breaks = seq(1,12,1), labels = meses)+
  geom_bar() +
    labs(x = "Meses",
         y = "Número de individuos",
         title = "Especies de felinos registrados en Costa Rica",
         subtitle = "Registro por mes de 1839 al 2022",
         fill = "Especie") +
  theme(panel.background = element_rect(fill = 'transparent'),
        panel.grid = element_line(color="gray80"),
        panel.border = element_rect(color = "gray", fill='transparent', size = 2)) +
  scale_fill_manual(values=brewer.pal(n = 6, name = "GnBu"))

# Generación de gráfico con plotly

 ggplotly(especies_plot) |> 
   config(locale = 'es') |>
  layout(title = list(text = paste0('<b>','Especies de felinos registrados en Costa  Rica' ,'</b> <br>', # <br> para nueva linea en formato HTML y <b> para dar formato en negritass
                                    '<sup>', # Estilo de nueva linea, más pequeña que el titulo original. <sup> es una función de HTML que otorga este estilo
                                    "Registro por mes de 1839 al 2022",
                                    '</sup>')))

3. Mapa de felinos en Costa Rica

Transformación de tipo de datos y asignación de SCR.

Hasta ahora se estuvo trabajando con los datos de felinos como un dataframe, sin embargo para poder incluirlos a un mapa deben tener un formato vectorial, para que lo que se usa la función de st_as_sf() del paquete sf. A su vez, los datos deben estar en un sistemas coordenadas compatibles, nos aseguramos de ello con la función de st_crs() para asignar un scr y st_transform() para cambiar el scr.

#Transformación de dataframe a shapefile

felinos_v <-
  st_as_sf(felinos, coords = c("long", "lat"))

class(felinos_v) #para corroborar el cambio de tipo de datos
[1] "sf"         "tbl_df"     "tbl"        "data.frame"
#Definición de SCR

st_crs(felinos_v) <- 4326

# Transformación del CRS del objeto provincias a WGS84 (EPSG = 4326)

ASP <-
  ASP |>
  st_transform(4326)

Creación de mapa interactivo

La generación de mapas interactivos se realiza a través del paquete de leaflet, que funciona igual que los Sistemas de Infromación Geográfica base con capas que se van añadiendo en un orden definido para generar un mapa final. Leaflet, se complementa con diferentes paquetes hermanos que permiten dar estilo y presentación al mapa.

colores_altitud <-
  colorNumeric(terrain.colors(25),
               values(altitud),
               na.color = "transparent")

leaflet() |>
  setView(# centro y nivel inicial de acercamiento
    lng = -84.19452,
    lat = 9.572735,
    zoom = 7) |>
  addTiles(group = "OpenStreetMap") |>
  addProviderTiles(providers$Esri.NatGeoWorldMap)|>
  addRasterImage( # capa raster
    raster(altitud),# conversión de SpatRaster a RasterLayer 
    colors = colores_altitud, # paleta de colores
    opacity = 0.6,
    group = "Altitud",
  ) |>
  addLegend(
    title = "Altitud",
    values = values(altitud),
    pal = colores_altitud,
    position = "bottomright",
    group = "Altitud"
  ) |>
  addPolygons(
    # capa de provincias (polígonos)
    data = ASP,
    color = "black",
    fillColor = "transparent",
    stroke = TRUE,
    weight = 1.3,
    group = "Áreas Silvestres Protegidas",
    popup = paste(
      paste0("<strong>Área Silvestre Protegida: </strong>", ASP$nombre_asp),
      sep = '<br/>')
    ) |>
  addCircleMarkers(
    # capa de registros de presencia (puntos)
    data = felinos_v,
    stroke = F,
    radius = 5,
    fillColor = 'darkblue',
    fillOpacity = 1,
    group = "Felinos",
    popup = paste(
      paste0("<strong>Especie: </strong>", felinos$especie), 
      paste0("<br><strong>Provincia: </strong>", felinos$provincia), 
      paste0("<br><strong>Localidad: </strong>", felinos$localidad), 
      paste0("<br><strong>Fecha: </strong>", felinos$fecha)
    )#<br> asigna una nueva línea para  una mejor visualización en el popup.
  ) |>
  addLayersControl(
    baseGroups = c("OpenStreetMap", "Esri.NatGeoWorldMap"),
    overlayGroups = c("Felinos", "Altitud", "Áreas Silvestres Protegidas")) |> # control de capas
  addResetMapButton() |> # botón de reinicio
  addSearchOSM() |> # búsqueda en OSM
  addMouseCoordinates() |> # coordenadas del puntero del ratón
  addScaleBar(position = "bottomright", options = scaleBarOptions(imperial = FALSE)) |> # barra de escala
  addMiniMap(position = "bottomleft")  # mapa de ubicación